在通过该例子学习时https://github.com/erikreppel/visualizing_cnns，使用matplotlib中自带的imread读取图片，执行卷积运算后，发现猫的图片细节都有保存，对比例子中的CV2中的imread，怀疑是matplotlib中执行imread后执行了正规化的操作，所以卷积运算没有丢失细节信息。
在对图片做255的乘积操作后，在执行卷积运算，就会得到一个正常细节丢失的图片
https://github.com/wudafucode/keras_example/tree/master代码地址
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查过好几次这个命令，总是忘，转一篇mark一下吧 转自：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU，如果GPU0正在运行程序，需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1. 类似tensorflow指定GPU的方式，使用CUDA_VISIBL…
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在进行卷积时，图像会缩小，边角的信息会丢失，因此可使用Padding，进行填充。比如用0填充。 因此卷积核设置为奇数，填充时才可以在两侧填充。 训练集不仅包含训练对象的分类标签，还包含表示边界框的四个数字。
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